Fate是阿根廷一家领先的轮胎制造和出口公司。他们拥有阿根廷最大、最现代化的轮胎工业工厂，有2000多名员工，每年生产500多万个轮胎。
问题
Fate 公司希望调整他们的转型过程以提高生产力。因此，他们需要一个灵活的工具，能够分析不同场景对性能的影响。问题是，该工具需要在一个复杂的系统中开发并考虑整个工厂的标准化逻辑。
该项目包括客运生产设施和三个生产部门：材料、轮胎制造和固化。
总的来说，他们并不是在寻找一个确切问题的解决方案，而是想从整体上看待工厂。该模型将使Fate能够分析产量和需求、劳动力可用性、劳动力任务和机器分配、瓶颈等。
解决方案
Fate与Eurystic签约开发他们的模型和仿真。之所以选择AnyLogic来构建这个模型并运行仿真，是因为它可以处理复杂且依赖时间的系统。此外，它很灵活，可以快速构建仪表板，还拥有随机组件，如机器故障。AnyLogic使开发人员能够运行多次迭代和自定义实验，以便比较不同的场景。
从高层的角度来看，生产系统需要输入数字来处理和配置仿真器。仿真器随后运行，并通过用户界面仪表板显示当前和累积结果。然后可以将这些信息导出到另一个程序。
该模型使用了基于智能体和离散事件过程的组合。机器和运输人员等智能体的依赖状态图和行动图用于复杂的内部物料处理逻辑。而离散事件是对传送带建模的最佳方法。
这种规模的仿真需要大量的输入和参数，如下所示。
所需的一些输入数据存储在企业资源规划（ERP）软件中，但其他输入数据则是手动收集、组织并为模型提供结构。重要的是，通过企业资源规划和报告活动不断更新该模型，使其能够定期使用。
除最后一道工序外，所有机器的生产计划都由模型的逻辑和参数决定。需要为每台机器收集和标准化逻辑，并遵循模型的最终规则。
运输逻辑类似于生产调度，其中定义了规则并给出了优先级，以优化产品流。
仿真完成后，信息被导出到电子表格中，然后与真实世界的结果进行比较。在此之后，可以在商业智能软件的帮助下进行进一步的分析。
演示模型使用了虚构的场景来保护机密性。以下是用户界面的示例。
结果
在许多情况下，需要执行多次迭代才能得出最终答案。结果和潜在结果包括：
- 预测生产计划完成情况。
- 可视化瓶颈。
- 确定工厂产能。
- 评估人力资源分配、改进瓶颈及影响。
- 优化内部物流。
- 测试材料和组件的统一性，以及测试和评估不同的策略。
通过仿真，许多想法都可以进行测试。那些影响最大、成本最低的可以进一步分析，并有可能在未来实施。
该案例研究由Eurystic的Damian Marino和Fate的Alejandro Paz在2021 AnyLogic会议上提出。
幻灯片以PDF格式提供。
